近年來(lái)隨著各項(xiàng)感測(cè)與運(yùn)算技術(shù)的發(fā)展，再加上全球通訊網(wǎng)絡(luò)布建的成熟度提升，感覺上萬(wàn)物相連的物聯(lián)網(wǎng)世界即將出現(xiàn)在世人眼前。不過，就產(chǎn)業(yè)現(xiàn)實(shí)面而言，即便是物聯(lián)網(wǎng)的議題已經(jīng)連續(xù)發(fā)燒了幾年，甚至近期與人工智能（AI）的結(jié)合，似乎已經(jīng)擘畫出了一個(gè)美麗新世界。但是直到今天，全球有關(guān)物聯(lián)網(wǎng)在產(chǎn)業(yè)或在生活面上的實(shí)際應(yīng)用案例與完整解決方案，卻依舊尚未普及。

因此，對(duì)研華而言，如何協(xié)助客戶發(fā)掘自身實(shí)際需求，再以最簡(jiǎn)易、最便利的方式與物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合，運(yùn)用在物聯(lián)網(wǎng)概念下的各項(xiàng)應(yīng)用與服務(wù)，創(chuàng)造對(duì)客戶的最大效益，使物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合人工智能帶來(lái)的成效在客戶的專業(yè)領(lǐng)域上發(fā)酵，就成了智能系統(tǒng)應(yīng)用推動(dòng)上，最為重要的工作。

▌▌?dòng)脩敉袋c(diǎn)：如何串聯(lián)云—網(wǎng)—端？

目前很多企業(yè)都有布局物聯(lián)網(wǎng)，重視云與端的關(guān)聯(lián)性。但在產(chǎn)業(yè)實(shí)際應(yīng)用中，往往會(huì)出現(xiàn)以下問題：

●現(xiàn)場(chǎng)端的機(jī)臺(tái)設(shè)備，往往會(huì)產(chǎn)生非常龐大、瑣碎且復(fù)雜的數(shù)據(jù)。持續(xù)連網(wǎng)，以及儲(chǔ)存這些龐大的數(shù)據(jù)，對(duì)用戶尤其是中小企業(yè)，帶來(lái)了不小的額外成本；

●收集的數(shù)據(jù)是否有效，也有待商榷；

●甚至有些機(jī)臺(tái)，需要的就是實(shí)時(shí)性的指令，這些指令不一定要透過云端才能判別；或是基于環(huán)境、安全性的考慮，無(wú)法讓設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)連網(wǎng)的情況也時(shí)有發(fā)生。

研華所規(guī)劃的WISE-PaaS/EdgeSense設(shè)備聯(lián)網(wǎng)與無(wú)線感測(cè)整合軟件服務(wù)，對(duì)有實(shí)時(shí)性、快速與輕量化運(yùn)算需求的用戶，提供了最佳的解決方式。

▌▌WISE-PaaS/EdgeSense有效解決廠商需求

過去，不論是上層或底層的業(yè)者，進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)規(guī)劃時(shí)，多從本位角度思考，但在云-網(wǎng)-端及Edge的架構(gòu)日益清晰之后，大型云端服務(wù)供貨商，出現(xiàn)往Edge發(fā)展的趨勢(shì)。同樣的，雖然研華強(qiáng)項(xiàng)是在不同終端或底層設(shè)備間的連接，但是也必須隨產(chǎn)業(yè)潮流發(fā)展，提供往云端連接的相關(guān)解決方案。

研華也針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用在裝置端推WISE-PaaS/EdgeSense設(shè)備聯(lián)網(wǎng)與無(wú)線感測(cè)整合的軟件服務(wù)套裝方案，目的藉由WISE-PaaS/EdgeSense解決客戶在數(shù)據(jù)采集、設(shè)備聯(lián)網(wǎng)、邊緣實(shí)時(shí)運(yùn)算與智能及數(shù)據(jù)上云所面臨的問題，其服務(wù)內(nèi)容不單包含原先研華在嵌入式系統(tǒng)原有的軟件加值服務(wù)，并串聯(lián)各種工業(yè)物連網(wǎng)有線及無(wú)線傳感器的通訊協(xié)議，高度整合對(duì)設(shè)備聯(lián)網(wǎng)到云端的連接，及將未來(lái)在工業(yè)物連網(wǎng)最有價(jià)值的設(shè)備預(yù)防維護(hù)和檢測(cè)的骨架先期建構(gòu)完成，讓客戶可以簡(jiǎn)化部屬端到云的物聯(lián)網(wǎng)智能應(yīng)用及更進(jìn)階的大數(shù)據(jù)分析。

透過研華完整產(chǎn)品線的優(yōu)勢(shì)，協(xié)助使用者方便且容易的連接既有的設(shè)備及資料采集，同時(shí)將這些搜集到的數(shù)據(jù)放到設(shè)備裝置中，而研華的設(shè)備裝置除了可以扮演Edge的角色，更可以根據(jù)不同應(yīng)用和硬件規(guī)格來(lái)搭配WISE-PaaS/EdgeSense，例如：滿足高速運(yùn)算的邊緣計(jì)算服務(wù)器（Edge Intelligence Server, EIS）、低功耗的Intel Atom/ARM-based網(wǎng)關(guān)和符合MCU等級(jí)的傳感器端點(diǎn)裝置等， 三種等級(jí)可滿足不同應(yīng)用所需，例如高運(yùn)算的裝置可以作為機(jī)器學(xué)習(xí)先端處理，部分可兼具有GPU 的運(yùn)算能力，而低功耗的裝置可以作為感測(cè)器數(shù)據(jù)的收集及預(yù)處理，最低等級(jí)的裝置可以單純作為protocols轉(zhuǎn)換的網(wǎng)關(guān)，上述的解決方案也可透過預(yù)整合的服務(wù)連接到巨人的云端平臺(tái)。所以研華等于協(xié)助有上云端需求的使用者，降低設(shè)置/ 處理上的困難與門坎，并快速的將數(shù)據(jù)與主要云端服務(wù)供貨商進(jìn)行連接，提供使用者一個(gè)登上巨人云端的便利快捷方式。

就目前產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，每家業(yè)者對(duì)于IoT或Edge都有不同的規(guī)劃，像奇異（GE）這種大型業(yè)者，甚至透過云端服務(wù)業(yè)者的平臺(tái)，建立起屬于GE 集團(tuán)的PaaS及SaaS的應(yīng)用；不過，不可能每一家業(yè)者都像GE這種規(guī)模的業(yè)者，建立屬于自己的平臺(tái)。所以，在IoT概念下，如何為使用者帶來(lái)效益，并協(xié)助所有使用者都能獲得跟GE 同等的享受，讓有需求的使用者都能擁有邊緣計(jì)算平臺(tái)，就成了研華努力發(fā)展的目標(biāo)。

目前從架構(gòu)上來(lái)看，WISE-PaaS/EdgeSense是目前研華與云端服務(wù)業(yè)者之間的交集，云端服務(wù)業(yè)者希望透過WISE-PaaS/EdgeSense所提供的軟件服務(wù)來(lái)取得數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)，研華則是希望透過WISE-PaaS/EdgeSense的解決方案，提供客戶進(jìn)行數(shù)據(jù)上傳至云端的途徑，以及加速達(dá)成初步智能化的應(yīng)用。研華強(qiáng)調(diào)，基于研華本身硬件產(chǎn)品的背景，研華所提供的軟硬整合解決方案，將有助于與現(xiàn)有的系統(tǒng)進(jìn)行整合及加速實(shí)踐現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用。

對(duì)于許多無(wú)法連網(wǎng)或需要實(shí)時(shí)性快速反應(yīng)的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用而言，研華認(rèn)為，整合WISE-PaaS/EdgeSense的邊緣計(jì)算服務(wù)器（Edge Intelligence Server, EIS）將成為這些系統(tǒng)核心的中繼站，云端反而會(huì)成為輔助的工具，快速實(shí)時(shí)現(xiàn)場(chǎng)端的控制都會(huì)交由EIS 處理，而中長(zhǎng)期的分析才會(huì)傳回云端，而透過WISE-PaaS/EdgeSense結(jié)合EIS的概念，研華可以加快使用者實(shí)現(xiàn)應(yīng)用。

▌▌與伙伴協(xié)力持續(xù)打造成功應(yīng)用模式

研華從2014年開始著手WISE-PaaS平臺(tái)的建置，過程中更了解WISE-PaaS/EdgeSense設(shè)備聯(lián)網(wǎng)與無(wú)線感測(cè)整合的軟件服務(wù)概念，將能快速響應(yīng)客戶在物聯(lián)網(wǎng)的落地需求，未來(lái)將藉由與伙伴共創(chuàng)的合作概念，持續(xù)導(dǎo)入更多智能化的軟件方案、建立成功的應(yīng)用模式及強(qiáng)化開發(fā)工具使用體驗(yàn)，協(xié)助客戶端以更快速的方式打造專屬應(yīng)用情境的智能應(yīng)用。

如何獲取干貨？

研華工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)WISE-PaaS為系統(tǒng)整合商、制造業(yè)、傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)、各領(lǐng)域市場(chǎng)提供關(guān)鍵核心軟件服務(wù)：

●設(shè)備聯(lián)網(wǎng)與無(wú)線感測(cè)整合的EdgeSense

●數(shù)據(jù)采集與可視化的WebAccess

●視頻與多媒體影像分析的VideoSense

●云服務(wù)平臺(tái)的EnSaaS

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